fMRIデータのためのモード分解に基づく時変位相同期【JST・京大機械翻訳】

Honari Hamed; Lindquist Martin A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201369313762 整理番号：22P0310605

fMRIデータのためのモード分解に基づく時変位相同期【JST・京大機械翻訳】

Mode decomposition-based time-varying phase synchronization for fMRI Data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,静止状態機能的磁気共鳴画像法(rs-fMRI)データを用いて,異なる脳領域間の時変機能的連結性(TVC)の測定に大きな関心が寄せられている。異なる脳領域からの信号間の関係を評価する一つの方法は,時間を通して位相同期(PS)を測定することである。しかし,これは解析を行うのに必要な帯域通過フィルタに対するタイプとカットオフ周波数の先験的選択を必要とする。ここでは,この問題を回避する様々なモード分解(MD)技術の使用に基づく代替アプローチを検討した。これらの技法は,異なる周波数における狭帯域成分に共同して信号のデータ駆動分解を可能にし,従ってPS測定に必要な要求を満たした。経験的モード分解(EMD),二変量EMD(BEMD),雑音支援多変量EMD(na-MEMD)を含むMDのいくつかの変異体を調べ,時変PSの推定の文脈における多変量変分モード分解(MVMD)の使用を導入した。rs-fMRIデータに対する一連のシミュレーションおよび応用を用いたアプローチを対比した。著者らの結果は,MVMDが他の評価MD手法よりも優れ,さらに,この手法が,rs-fMRIデータの時変PSを信頼性よく調べるためのツールとして使用できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

軸受

, ,

前のページに戻る